Python编程语言中有哪些鲜为人知但很有用的特性?

尽量将答案限制在Python核心。 每个回答一个特征。 给出一个例子和功能的简短描述,而不仅仅是文档链接。 使用标题作为第一行标记该特性。

快速链接到答案:

参数解包 牙套 链接比较运算符 修饰符 可变默认参数的陷阱/危险 描述符 字典默认的.get值 所以测试 省略切片语法 枚举 其他/ 函数作为iter()参数 生成器表达式 导入该 就地值交换 步进列表 __missing__物品 多行正则表达式 命名字符串格式化 嵌套的列表/生成器推导 运行时的新类型 .pth文件 ROT13编码 正则表达式调试 发送到发电机 交互式解释器中的制表符补全 三元表达式 试着/ / else除外 拆包+打印()函数 与声明


当前回答

测试键是否在字典中的简单方法:

>>> 'key' in { 'key' : 1 }
True

>>> d = dict(key=1, key2=2)
>>> if 'key' in d:
...     print 'Yup'
... 
Yup

其他回答

你可以用类装饰函数——用类实例替换函数:

class countCalls(object):
    """ decorator replaces a function with a "countCalls" instance
    which behaves like the original function, but keeps track of calls

    >>> @countCalls
    ... def doNothing():
    ...     pass
    >>> doNothing()
    >>> doNothing()
    >>> print doNothing.timesCalled
    2
    """
    def __init__ (self, functionToTrack):
        self.functionToTrack = functionToTrack
        self.timesCalled = 0
    def __call__ (self, *args, **kwargs):
        self.timesCalled += 1
        return self.functionToTrack(*args, **kwargs)

创建枚举

在Python中,你可以这样做来快速创建一个枚举:

>>> FOO, BAR, BAZ = range(3)
>>> FOO
0

但是“枚举”不一定是整数值。你甚至可以这样做:

class Colors(object):
    RED, GREEN, BLUE, YELLOW = (255,0,0), (0,255,0), (0,0,255), (0,255,255)

#now Colors.RED is a 3-tuple that returns the 24-bit 8bpp RGB 
#value for saturated red

使用不同的起始索引进行枚举

enumerate在这个答案中已经部分涉及了,但最近我发现了enumerate一个更隐藏的特性,我认为值得单独发表,而不仅仅是评论。

从Python 2.6开始,你可以在第二个参数中指定要枚举的起始索引:

>>> l = ["spam", "ham", "eggs"]
>>> list(enumerate(l))
>>> [(0, "spam"), (1, "ham"), (2, "eggs")]
>>> list(enumerate(l, 1))
>>> [(1, "spam"), (2, "ham"), (3, "eggs")]

我发现它非常有用的一个地方是当我枚举对称矩阵的元素时。由于矩阵是对称的,我可以通过只在上三角形上迭代来节省时间,但在这种情况下,我必须在内部for循环中使用不同的起始索引来正确跟踪行和列的索引:

for ri, row in enumerate(matrix):
    for ci, column in enumerate(matrix[ri:], ri):
        # ci now refers to the proper column index

奇怪的是,enumerate的这种行为在help(enumerate)中没有记录,只有在线文档中有记录。

重新加载模块可以实现“实时编码”风格。但是类实例不更新。以下是原因,以及如何解决这个问题。记住,所有东西,是的,所有东西都是一个对象。

>>> from a_package import a_module
>>> cls = a_module.SomeClass
>>> obj = cls()
>>> obj.method()
(old method output)

现在更改a_module.py中的方法,并希望更新对象。

>>> reload(a_module)
>>> a_module.SomeClass is cls
False # Because it just got freshly created by reload.
>>> obj.method()
(old method output)

这里有一种更新方法(但考虑使用剪刀运行):

>>> obj.__class__ is cls
True # it's the old class object
>>> obj.__class__ = a_module.SomeClass # pick up the new class
>>> obj.method()
(new method output)

这是“剪刀式运行”,因为对象的内部状态可能与新类所期望的不同。这适用于非常简单的情况,但除此之外,pickle是您的朋友。尽管如此,理解为什么这是有效的仍然是有帮助的。

序列乘法和反射的操作数

>>> 'xyz' * 3
'xyzxyzxyz'

>>> [1, 2] * 3
[1, 2, 1, 2, 1, 2]

>>> (1, 2) * 3
(1, 2, 1, 2, 1, 2)

我们用反射(交换)操作数得到相同的结果

>>> 3 * 'xyz'
'xyzxyzxyz'

它是这样工作的:

>>> s = 'xyz'
>>> num = 3

要计算表达式s * num,解释器调用s.___mul___(num)

>>> s * num
'xyzxyzxyz'

>>> s.__mul__(num)
'xyzxyzxyz'

计算表达式num *的解释器调用num. __mul___(s)

>>> num * s
'xyzxyzxyz'

>>> num.__mul__(s)
NotImplemented

如果调用返回NotImplemented,则解释器调用 如果操作数具有不同类型,则反射操作s. __rmul___(num)

>>> s.__rmul__(num)
'xyzxyzxyz'

看到http://docs.python.org/reference/datamodel.html object.rmul